摘要：
Python API vs C++ API of TensorRT 本质上，C++ API和Python API应该在支持您的需求方面接近相同。pythonapi的主要优点是数据预处理和后处理都很容易使用，因为您可以使用各种库，如NumPy和SciPy。 在安全性很重要的情况下，例如，在汽车中，C+ 阅读全文
posted @ 2020-11-03 16:11
吴建明wujianming
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摘要：
TensorRT PoolingLayer IPoolingLayer在通道中实现池。支持的池类型有maximum、average和maximum average混合。 Layer Description: 2D pooling层描述：二维池 用2D滤波器计算a维张量a上的池，生成B维的张量B。B的 阅读全文
posted @ 2020-11-03 13:51
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TensorRT IRNNv2Layer IRNNv2Layer层实现递归层，如递归神经网络（RNN）、门控递归单元（GRU）和长短期记忆（LSTM）。支持的类型有RNN、GRU和LSTM。它执行一个递归操作，其中操作由几个著名的递归神经网络（RNN）“单元”之一定义。 图层说明 该层接受输入序列X 阅读全文
posted @ 2020-11-03 13:31
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NVIDIA® TensorRT™ supports different data formats NVIDIA®TensorRT公司™ 支持不同的数据格式。需要考虑两个方面：数据类型和布局。 数据类型格式 数据类型是每个单独值的表示。它的大小决定了值的范围和表示的精度；它们是FP32（32位浮点或 阅读全文
posted @ 2020-11-03 13:00
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TensorRT 7.2.1 开发概要（下） 1.2. Where Does TensorRT Fit? 一般来说，开发和部署深度学习模型的工作流要经过三个阶段。 Phase 1 is training Phase 2 is developing a deployment solution, and 阅读全文
posted @ 2020-11-03 11:44
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摘要：
TensorRT 7.2.1 开发概要（上） Abstract 这个TysRR7.2.1开发者指南演示了如何使用C++和Python API来实现最常用的深层学习层。它展示了如何使用深度学习框架构建现有模型，并使用该模型使用提供的解析器构建一个TensorRT引擎。开发指南还提供了常见用户任务的分步 阅读全文
posted @ 2020-11-03 11:04
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基于TensorRT的BERT实时自然语言理解（下） BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练。在本节中 阅读全文
posted @ 2020-11-03 09:30
吴建明wujianming
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摘要：
基于TensorRT的BERT实时自然语言理解（上） 大规模语言模型（LSLMs）如BERT、GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解（NLU）任务带来了最先进的精准飞跃。自2018年10月发布以来，BERT1（来自Transformer的双向编码器表示）仍然是最流行的语言模型之一，并且在编写时仍 阅读全文
posted @ 2020-11-03 08:41
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NVIDIA TensorRT高性能深度学习推理 NVIDIA TensorRT™ 是用于高性能深度学习推理的 SDK。此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。 在推理过程中，基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度快 4 阅读全文
posted @ 2020-11-03 06:51
吴建明wujianming
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